A gigante dos chips Nvidia está trabalhando com a startup Abridge para treinar um modelo subjacente específico de saúde, adaptado para conversas clínicas.
O modelo de IA foi projetado para melhorar a precisão, confiabilidade, verificabilidade e personalização de fluxos de trabalho clínicos, desde documentação e evidência até automação de fluxo de trabalho e suporte ao raciocínio clínico, anunciaram as empresas na quinta-feira.
Com base na família Nemotoron de modelos abertos da Nvidia, onde os pesos do modelo e os dados de treinamento estão disponíveis, o novo modelo Abridge será treinado na infraestrutura Blackwell AI da Nvidia usando processos avançados de pré, intermediário e pós-treinamento com dados não identificados, disseram as empresas.
Os executivos da Abridge observaram que o treinamento em todos os três estágios permitirá que o conhecimento clínico seja incorporado desde o início, melhorando a exatidão, a precisão e a confiabilidade em todas as especialidades, ambientes de atendimento e fluxos de trabalho de várias etapas que acompanham a conversa clínica. Ao adaptar o domínio no início do ciclo de vida de aprendizagem, a Abridge pode construir um modelo clinicamente baseado desde o início. O Nemotron da Nvidia dá à Abridge a capacidade de otimizar qualidade, custo e eficiência em cada camada, implantando o modelo certo para o fluxo de trabalho certo, na escala certa, disseram os executivos.
A Nvidia também investe na Abridge por meio de seu braço de capital de risco NVentures.
Abridge está construindo rapidamente sua plataforma de IA além de apenas uma ferramenta de escrita de IA para funcionar como um assistente clínico de IA em grande escala. Esta semana, a empresa anunciou uma grande expansão da plataforma para integrar fluxos de trabalho de pagadores e ciências biológicas. Descrita como uma “plataforma de inteligência baseada em IA para médicos”, a Abridge afirma que agora conecta prestação de cuidados, pagamento e tratamento baseado em evidências.
A empresa trabalha hoje com 300 sistemas de saúde e sua tecnologia suporta mais de 100 milhões de ligações anualmente. À medida que a Abridge constrói a sua plataforma de IA, a empresa pretende melhorar o desempenho e a velocidade dos seus modelos.
“Você quer espalhar inteligência em todos os lugares, e como você descobre como fazer isso? Como você também descobre como fornecer o nível certo de precisão, o nível certo de latência? Você acaba precisando de um pouco mais de controle em alguns lugares do que você poderia esperar, e tivemos o privilégio incrível de fazer parceria e desenvolver a família de modelos Nemotoron”, disse o CEO e cofundador da Abridge, Shiv Rao, MD, em um evento na cidade de Nova York. na quinta-feira, falando no palco com Kimberly Powell, vice-presidente de saúde da Nvidia.
Rao acrescentou: “Como somos muito maximalistas em espalhar inteligência sempre que possível, isso significa que temos de ir mais longe na pilha e controlar o nosso próprio destino. A latência é um grande problema para nós porque queremos que o médico seja capaz de parar e virar a cadeira e ter todos estes artefactos lá”.
As empresas de tecnologia de saúde veem grandes oportunidades para aproveitar o poder computacional da Nvidia para aprimorar suas capacidades de IA. No outono passado, a Verily, parte da Alphabet e subsidiária de ciências biológicas do Google, anunciou uma colaboração com a Nvidia para integrar sua pilha de tecnologia de IA na plataforma Pre da Verily. A Innovaccer também anunciou que adotou a plataforma full stack de IA da Nvidia para acelerar a infraestrutura de fala, texto e raciocínio multimodal para alimentar seus agentes de IA.
A gigante dos chips de computador também está se aprofundando nas ciências biológicas. Eli Lilly e Roche formaram uma colaboração de infraestrutura de IA com a Nvidia, anunciou a Fierce Biotech. Do lado da tecnologia médica, a empresa está trabalhando com a Thermo Fisher Scientific para construir sua infraestrutura de laboratório autônomo e a Qiagen, um fabricante de diagnósticos com sede na Holanda, para melhorar a capacidade dos pesquisadores de usar IA no processo de descoberta de medicamentos, como a Fierce Medtech relatado. A empresa também está se aprofundando na tecnologia médica e arenas de pesquisa do câncer firmando parceria com o fabricante de diagnósticos Droplet Biosciences.
A Nvidia está otimista de que a saúde “será uma das maiores indústrias de tecnologia”, disse Powell na quinta-feira.
“A Nvidia não é uma empresa de saúde, nunca seremos, nunca pretendemos ser, mas para sermos capazes de enfrentar alguns dos trabalhos mais difíceis do mundo, um trabalho que tem um enorme impacto, e estamos convencidos de que temos uma capacidade única de contribuir”, disse ela.
“Estamos nesta fase da IA em que ela está se movendo tão rapidamente, então como podemos tornar nossa missão na prática da saúde tornar a tecnologia que está se movendo tão rapidamente acessível ao setor de saúde?” ela disse.
Nos últimos 18 meses, a indústria tecnológica evoluiu através de “três grandes avanços tecnológicos”, desde “IA que pode gerar coisas até IA que pode raciocinar sobre coisas até IA que pode fazer trabalho”, observou Powell.
Há uma necessidade de IA que seja mais específica do domínio e construída para fluxos de trabalho de saúde complexos, observou ela, porque os modelos genéricos de IA “não entendem a linguagem clínica, não têm o raciocínio clínico e certamente não têm a experiência de domínio de todas as tarefas de longo prazo e do trabalho interconectado que precisa acontecer para que os fluxos de trabalho sejam totalmente transformados”, observou ela.
“Cada avanço tecnológico exige que você olhe para a pilha completa. Pensamos na IA não como um modelo, mas como um problema computacional completo. Começa com energia, depois são chips e sistemas, depois centros de dados e nuvens de IA, depois são os modelos básicos subjacentes e, finalmente, é a camada de aplicação, que (Abridge) apontou diretamente é que a camada vertical de aplicação de IA tem valor e eficiência incríveis”, disse Powell na quinta-feira. “O que estamos percebendo juntos é que é hora de nos aprofundarmos na pilha – o modelo subjacente de conversação clínica, para que a complexidade dos cuidados de saúde e todos os fluxos de trabalho e a conectividade deste incrível ecossistema que vocês criaram possam ser realizados, porque ele precisa se tornar muito mais específico do domínio.”
